ZeitreihenDatenbanken

ZeitreihenDatenbanken, kurz TSDBs, sind spezialisierte Datenbanken zur Speicherung, Abfrage und Verarbeitung von zeitlich geordneten Datenpunkten. Typische Einträge bestehen aus einem Zeitstempel, einer Messgröße und einem Wert. Ziel ist eine effiziente Handhabung großer Mengen an Zeitreihendaten mit hohem Schreibrhythmus und langen Aufbewahrungszeiträumen.

Datenmodell und Merkmale: TSDBs organisieren Daten oft als Messungen (Series) mit Tags oder Labels, die Dimensionen wie Quelle, Sensor oder Standort beschreiben. Sie unterstützen Zeitbereichsabfragen, Aggregationen über Intervallschritte, Downsampling, Retention Policies und spezialisierte Kompression. Viele Systeme speichern Daten in Form von Zeitkolonnen oder nutzen Speicherformate, die Wiederholungen und Muster in Zeitreihen ausnutzen.

Ingestion und Leistung: TSDBs sind auf hohen Schreibratendurchsatz optimiert, bieten zeitbasierte Indizes und fortgeschrittene Kompression. Sie bieten oft Funktionen wie Continuous Queries, Downsampling oder automatische Datenaggregation, um Rohdaten zu reduzieren. Das Konsistenzmodell variiert je nach Implementierung; manche Systeme priorisieren Verfügbarkeit und Partitionierbarkeit in verteilten Setups.

Architektur und Anwendungen: Viele TSDBs sind horizontal skalierbar und geeignet für IoT, System- und Anwendungs-Monitoring, Finanz-Tickdaten oder Umweltüberwachung. Typische Abfragen umfassen Zeitfenster-Analysen, Durchschnitt, Minimal- und Maximalwerte sowie Perzentile. Die Wahl des Systems hängt von Anforderungen an SQL-Unterstützung, Skalierbarkeit, Betriebsaufwand und Kosten ab.

Beispiele: InfluxDB, TimescaleDB, OpenTSDB, Prometheus und VictoriaMetrics gehören zu verbreiteten Optionen; kdb+ ist im Finanzbereich verbreitet. Cloud-Angebote wie AWS Timestream ergänzen den Markt. Die Unterschiede betreffen Datenmodell, Abfragesprache, Skalierbarkeit und Ökosystem.